[發明專利]一種冶金煤氣綜合動態平衡調度系統及方法在審
| 申請號: | 201610009810.2 | 申請日: | 2016-01-06 |
| 公開(公告)號: | CN105787583A | 公開(公告)日: | 2016-07-20 |
| 發明(設計)人: | 張紅蕾;彭衛革;王鑫;王艷凱;祖懷禮;陸需飛 | 申請(專利權)人: | 北京首鋼自動化信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京華誼知識產權代理有限公司 11207 | 代理人: | 王普玉 |
| 地址: | 100041*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 冶金 煤氣 綜合 動態平衡 調度 系統 方法 | ||
技術領域
本發明屬于多種煤氣平衡調度控制技術領域,特別涉及一種冶金煤氣綜合動態平 衡調度系統及方法。尤其提出了一種基于作業計劃、采用分類別的預測方式并配合煤氣調 度專家庫完成煤氣綜合平衡動態調度的方法以及系統。
背景技術
節能降耗減排、綠色生產是當今經濟新常態下呼吁的口號。作為高能耗、高污染、 高排放的冶金產業,更需要完成新節能技術的提高。而直接影響到整個冶金企業的能耗成 本和節能減排效果的一個方面是冶金生產過程中產生的副產煤氣能否得到合理的利用,因 此煤氣的合理調度對節能減排至關重要。現有技術中煤氣調度的基本依據是煤氣柜柜位的 變化和高爐煤氣系統的產消量進行調節。在冶金企業生產過程中,煤氣大部分是通過煤氣 管網輸送給各個煤氣用戶供其正常生產,剩余的存入聯網的煤氣柜,考慮到煤氣柜的容量 限制和生產作業的安全運行,現場調度人員需時刻把握高爐煤氣柜柜位(煤氣柜中煤氣的 存量)和高爐煤氣系統產消量的變化情況。當煤氣柜柜位發生異常時,根據煤氣系統產消量 的變化情況,增減管網中可調用戶的煤氣用量來平衡穩定煤氣柜位。因此準確預測出煤氣 系統的產消量及煤氣柜的柜位,可以有效指導煤氣的平衡調度,使得煤氣經回收后可供生 產自用及發電,從而大大降低一次能源的使用量、減少煤氣的無效排放,并且解決城市電能 緊張等問題。
現有的冶金企業對煤氣調度的方式大多依賴經驗,在實際應用中這種模式帶有一 定的盲目性,并且調度有一定的滯后性,對煤氣柜柜位或者煤氣產銷量出現異常時無法及 時予以反應,控制精度較差,自動化、信息化水平較低,容易造成資源浪費和大氣污染,同時 由于無法及時控制煤氣柜柜位,因此可能造成安全生產的隱患問題。
發明內容
本發明的目的在于提供一種冶金煤氣綜合動態平衡調度系統及方法,能夠在有效 區分煤氣相關量異常的情況下,及時給出合理正確的煤氣平衡調節方案,進而可以自動完 成煤氣綜合平衡調度。
一種冶金煤氣綜合動態平衡調度系統,其特征在于,所述調度系統包括:
數據采集存儲模塊:實時采集煤氣產消數據,以及所需的預測參數和生產計劃數 據等基礎原始狀態數據;
預測算法模型建立模塊:用來建立相應的預測算法模型,并及時對預測算法模型 進行修正;
數據預測模塊:根據K最近鄰分類算法模型、BP神經網絡算法模型、RBF神經網絡算 法模型進行組合使用對煤氣柜位、管網波動進行預測,其中K最近鄰分類算法模型用于判斷 當前數據是否在正常狀態,屬于正常狀態范圍內的數據,則交由BP神經網絡算法模型進行 預測;不在正常狀態范圍內的數據,則交由RBF神經網絡算法模型進行預測;
煤氣產消平衡調度模塊:用來根據預測的未來煤氣產量、煤氣存儲量、管網波動值 結合煤氣用戶生產計劃,給出平衡調度方案,供用戶參考使用。同時記錄下操作工的調節 量。
平衡調度反饋追溯模塊:用于用戶反饋本系統煤氣調節效果,對系統提供的最佳 方案做修正。
進一步地,所述數據采集存儲模塊包括以下子模塊:
實時數據獲取子模塊:用于從現場的實時儀表中獲取煤氣產量、柜位值、管網波動 值;其中管網波動值表示管網壓力是否穩定;煤氣產量通過煤氣計量表測量、柜位值通過煤 氣柜位儀測量,管網波動值需通過壓力表測量計算后得到;使用PLC通過PROFIBUS對煤氣產 量、柜位值、管網波動值進行采集,上位機實時讀取PLC中對應變量的值存入NOSQL數據庫 中。
數據同步子模塊:用于實時同步MES系統中的計劃排程和生產調度等信息值;MES 系統是制造企業生產過程執行管理的系統,用來跟蹤生產進度、庫存情況、工作進度和其他 進出車間的操作管理相關的信息流;從MES系統中獲取一周的高爐生產計劃、檢修計劃及煤 氣消耗用戶的生產計劃、檢修計劃,通過煤氣用戶生產計劃根據煤氣用戶生產量計算出煤 氣的消耗量;在檢修時,不進行生成,故煤氣產銷計劃量均為0。
數據預處理子模塊:用于把采集來的原始數據進行消噪、清洗預處理,剔除數據整 理錯誤的不正常值。
數據存儲子模塊:采用NOSQL數據庫存儲加工好的數據,形成相關的數據庫信息, 這些數據可以用于后續的煤氣預測、平衡調度。
進一步地,所述的數據預測算法模型模塊,包括以下子模塊:
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